Mercado de predicción

Mercados creados con el propósito de negociar el resultado de eventos.

Los mercados de predicción , también conocidos como mercados de apuestas , mercados de información , mercados de decisión , futuros de ideas o derivados de eventos , son mercados abiertos que permiten la predicción de resultados específicos utilizando incentivos financieros. Son mercados negociados en bolsa establecidos para negociar apuestas sobre el resultado de diversos eventos. ^[1] Los precios de mercado pueden indicar cuál cree la multitud que es la probabilidad del evento . Un contrato de mercado de predicción típico está configurado para negociarse entre 0 y 100%. La forma más común de mercado de predicción es un mercado de opciones binarias , que expirará al precio del 0 o 100%. Se puede considerar que los mercados de predicción pertenecen al concepto más general de crowdsourcing , que está especialmente diseñado para agregar información sobre temas de interés particulares. Los principales objetivos de los mercados de predicción son generar creencias agregadas sobre un resultado futuro desconocido. Los comerciantes con diferentes creencias negocian con contratos cuyos pagos están relacionados con el resultado futuro desconocido y los precios de mercado de los contratos se consideran como la creencia agregada.

Historia

Antes de la era de las encuestas científicas, las primeras formas de mercados de predicción a menudo existían en forma de apuestas políticas . Una de esas apuestas políticas se remonta a 1503, en la que la gente apostaba sobre quién sería el sucesor papal. Ya entonces se consideraba "una práctica antigua". ^[2] Según Paul Rhode y Koleman Strumpf, que han investigado la historia de los mercados de predicción, existen registros de apuestas electorales en Wall Street que se remontan a 1884. ^[3] Rhode y Strumpf estiman que el volumen medio de apuestas por elección presidencial estadounidense es equivalente a más del 50 por ciento del gasto de la campaña.

Ya en 1907, F Galton encontró evidencia de que la estimación mediana de un grupo puede ser más precisa que las estimaciones de los expertos, y lo publicó en Nature. ^[4]

La teoría económica de las ideas detrás de la predicción de los mercados se puede atribuir a Friedrich Hayek en su artículo de 1945 " El uso del conocimiento en la sociedad " y a Ludwig von Mises en su " Cálculo económico en la Commonwealth socialista ". Los economistas modernos están de acuerdo en que el argumento de Mises, combinado con la elaboración del mismo por parte de Hayek, es correcto. ^[5] Los mercados de predicción se defienden en el libro de James Surowiecki de 2004 The Wisdom of Crowds , en Infotopia de Cass Sunstein de 2006 y en How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business de Douglas Hubbard . ^[6] La literatura de investigación se recopila en The Journal of Prediction Markets, revisado por pares, editado por Leighton Vaughan Williams y publicado por University of Buckingham Press.

Hitos

• Uno de los primeros mercados electrónicos modernos de predicción es el Iowa Electronic Markets de la Universidad de Iowa , introducido durante las elecciones presidenciales estadounidenses de 1988 . ^[7]
• Alrededor de 1990, en el Proyecto Xanadu , Robin Hanson utilizó el primer mercado de predicción corporativa conocido. Los empleados lo utilizaron para apostar, por ejemplo, en la polémica sobre la fusión fría .
• HedgeStreet , designado en 1991 como mercado y regulado por la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos , permite a los operadores de Internet especular sobre acontecimientos económicos.
• La Bolsa de Valores de Hollywood , un juego de mercado virtual establecido en 1996 y ahora una división de Cantor Fitzgerald, LP , en el que los jugadores compran y venden acciones de predicción de películas, actores, directores y opciones relacionadas con películas, predijo correctamente 32 de los 39 grandes de 2006. -Nominados al Oscar de categoría y 7 de 8 ganadores de la categoría principal.
• En 2001, Intrade.com lanzó una plataforma de negociación de mercado de predicción desde Irlanda que permitía comerciar con dinero real entre miembros en contratos relacionados con varias categorías diferentes, incluidas cuestiones comerciales, eventos actuales, temas financieros y más. Intrade dejó de cotizar en 2013.
• En julio de 2003, el Departamento de Defensa de Estados Unidos publicó un Análisis de Políticas de Mercado en su sitio web y especuló que los temas adicionales para los mercados podrían incluir ataques terroristas . Una reacción crítica rápidamente denunció el programa como un "mercado de futuros de terrorismo" y el Pentágono canceló apresuradamente el programa.
• En 2005, la revista científica mensual Nature describió cómo la importante empresa farmacéutica Eli Lilly and Company utilizó los mercados de predicción para ayudar a predecir qué fármacos en desarrollo podrían tener más posibilidades de avanzar a través de los ensayos clínicos, utilizando los mercados internos para pronosticar los resultados de los esfuerzos de investigación y desarrollo de fármacos. ^{[8] [9]}
• También en 2005, Google Inc anunció que había estado utilizando mercados de predicción para pronosticar fechas de lanzamiento de productos, aperturas de nuevas oficinas y muchas otras cosas de importancia estratégica. Otras empresas como HP y Microsoft también realizan mercados privados para realizar previsiones estadísticas. ^[9]
• En octubre de 2007, empresas de Estados Unidos, Irlanda, Austria, Alemania y Dinamarca formaron la Asociación de la Industria del Mercado de Predicción, ^[10] encargada de promover la concienciación, la educación y la validación de los mercados de predicción. El estado actual de la asociación parece extinto.
• En julio de 2018, se lanzó el primer mercado de predicción descentralizado Augur en la cadena de bloques Ethereum .

Exactitud

La capacidad del mercado de predicción para agregar información y hacer predicciones precisas se basa en la hipótesis del mercado eficiente , que postula que los precios de los activos reflejan plenamente toda la información disponible públicamente. Por ejemplo, según la hipótesis del mercado eficiente, los precios de las acciones existentes siempre incluyen toda la información relevante relacionada para que el mercado de valores pueda hacer predicciones precisas.

Los mercados tienden a funcionar mejor que las encuestas. ^[11] Cuando los participantes del mercado tienen algún interés intrínseco en tratar de predecir resultados, incluso los mercados con incentivos modestos o sin incentivos han demostrado ser efectivos. Cuando el grupo es más optimista, "apostarán" más en conjunto que los pesimistas, elevando el precio de mercado. El movimiento del precio reflejará más información que un simple promedio o un recuento de votos. Las investigaciones han sugerido que la mayor precisión de los mercados de predicción radica en gran medida en métodos de agregación superiores más que en una calidad o contenido informativo superior de las respuestas. ^[11]

James Surowiecki plantea tres condiciones necesarias para la sabiduría colectiva: diversidad de información, independencia de decisión y descentralización de la organización. ^[12] En el caso del mercado predictivo, cada participante normalmente tiene información diversificada de los demás y toma su decisión de forma independiente. El mercado en sí tiene un carácter de descentralización en comparación con las decisiones de expertos. Por estas razones, el mercado predictivo es generalmente una fuente valiosa para capturar la sabiduría colectiva y hacer predicciones precisas.

Los mercados de predicción pueden agregar información y creencias de los inversores involucrados y dar una buena estimación de la creencia media de esos inversores. Estos últimos tienen un incentivo financiero para fijar el precio de la información. Esto permite que los mercados de predicción incorporen rápidamente nueva información y los hace difíciles de manipular. ^[13]

Numerosos investigadores han estudiado la precisión de los mercados de predicción:

• Steven Gjerstad (Purdue), en su artículo "Risk Aversion, Beliefs, and Prediction Market Equilibrium", ^[14] ha demostrado que los precios de mercado de predicción están muy cerca de la creencia media de los participantes del mercado si los agentes son adversos al riesgo y la distribución de las creencias están dispersas (como ocurre con una distribución normal , por ejemplo).
• Justin Wolfers (Wharton) y Eric Zitzewitz (Dartmouth) han obtenido resultados similares a las conclusiones de Gjerstad en su artículo "Interpreting Prediction Market Prices as Probabilities". ^[15]
• Lionel Page y Robert Clemen han analizado la calidad de las predicciones de acontecimientos que tendrán lugar en algún momento del futuro. Descubrieron que las predicciones son mejores cuando el evento previsto se acerca en el tiempo. Para eventos que ocurren más tiempo (por ejemplo, elecciones en más de un año), los precios están sesgados hacia el 50%. Este sesgo proviene de las "preferencias temporales" de los comerciantes (sus preferencias de no bloquear sus fondos durante mucho tiempo en activos). ^[dieciséis]

Debido a la precisión de la predicción del mercado, se ha aplicado a diferentes industrias para tomar decisiones importantes. Algunos ejemplos incluyen:

• Los mercados de predicción se pueden utilizar para mejorar los pronósticos y tienen una aplicación potencial para probar teorías de información basadas en laboratorio en función de su característica de agregación de información. Los investigadores han aplicado mercados de predicción para evaluar información no observable en la valoración de la oferta pública inicial de Google con antelación. ^[17]
• En el sector sanitario, los mercados predictivos pueden ayudar a pronosticar la propagación de enfermedades infecciosas. En un estudio piloto, estos mercados predijeron una influenza en todo el estado en Iowa con 2 a 4 semanas de anticipación con datos clínicos proporcionados voluntariamente por los trabajadores de atención médica participantes. ^[18]
• Algunas corporaciones han aprovechado los mercados predictivos internos para tomar decisiones y hacer pronósticos. En estos casos, los empleados pueden utilizar moneda virtual para apostar sobre lo que creen que sucederá con esta empresa en el futuro. El que adivine más acertadamente ganará un premio en dinero como pago. Por ejemplo, Best Buy experimentó una vez con el uso del mercado predictivo para predecir si una tienda de Shanghai podría abrir a tiempo. ^[19] La virtual caída del dólar en el mercado pronosticó con éxito el retraso del negocio y evitó que la empresa sufriera pérdidas adicionales de dinero.

Aunque los mercados de predicción suelen ser bastante precisos y exitosos, muchas veces el mercado no logra hacer la predicción correcta o no logra hacerla. Basado principalmente en una idea de 1945 del economista austriaco Friedrich Hayek , los mercados de predicción son "mecanismos para recopilar grandes cantidades de información en poder de individuos y sintetizarla en un punto de datos útil". ^[20]

Una forma en que el mercado de predicciones recopila información es a través de la frase de James Surowiecki, " La sabiduría de las multitudes ", en la que un grupo de personas con una gama suficientemente amplia de opiniones pueden ser colectivamente más inteligentes que cualquier individuo. Sin embargo, esta técnica de recopilación de información también puede conducir al fracaso del mercado de predicción. A menudo, las personas en estas multitudes tienen juicios independientes sesgados debido a la presión de sus pares, el pánico, los prejuicios y otras crisis derivadas de la falta de diversidad de opiniones.

Una de las principales limitaciones y limitaciones de la sabiduría de las multitudes es que algunas preguntas de predicción requieren conocimientos especializados que la mayoría de las personas no tienen. Debido a esta falta de conocimiento, las respuestas de la multitud a veces pueden ser muy erróneas. ^[21]

El segundo mecanismo de mercado es la idea de la hipótesis del comerciante marginal. ^[20] Según esta teoría, "siempre habrá individuos buscando lugares donde la multitud se equivoca". ^[20] Estos individuos, en cierto modo, vuelven a encarrilar el mercado de predicciones cuando la multitud falla y los valores podrían estar sesgados.

A principios de 2017, investigadores del MIT desarrollaron el algoritmo "sorprendentemente popular" para ayudar a mejorar la precisión de las respuestas de grandes multitudes. El método se basa en la idea de tener en cuenta la confianza al evaluar la precisión de una respuesta. El método pregunta a las personas dos cosas para cada pregunta: cuál creen que es la respuesta correcta y cuál creen que será la opinión popular. La variación entre las dos respuestas agregadas indica la respuesta correcta. ^[22]

Los efectos de la manipulación y los sesgos también son desafíos internos que los mercados de predicción deben enfrentar, es decir, los participantes del mercado tienen en cuenta como factores de riesgo la liquidez u otros factores que no están destinados a ser medidos , distorsionando las probabilidades del mercado. Los mercados de predicción también pueden estar sujetos a burbujas especulativas . Por ejemplo, en los mercados de futuros presidenciales IEM del año 2000, la aparente "inexactitud" proviene de compras que tuvieron lugar el día de las elecciones, el 7/11/00, o después, pero, para entonces, la tendencia era clara.

También puede haber intentos directos de manipular dichos mercados. En los mercados presidenciales de Tradesports 2004 hubo un aparente esfuerzo de manipulación. Un comerciante anónimo vendió al descubierto tantos contratos de futuros presidenciales de Bush 2004 que el precio se redujo a cero, lo que implica un cero por ciento de posibilidades de que Bush ganara. El único propósito racional de tal operación sería un intento de manipular el mercado mediante una estrategia llamada " incursión bajista ". Sin embargo, si se trató de un esfuerzo deliberado de manipulación, fracasó, ya que el precio del contrato rebotó rápidamente a su nivel anterior. A medida que la prensa preste más atención a los mercados de predicción, es probable que más grupos se sientan motivados a manipularlos. Sin embargo, en la práctica, estos intentos de manipulación siempre han resultado ser de muy corta duración. En su artículo titulado "Information Aggregation and Manipulation in an Experimental Market" (2005), ^[23] Hanson, Oprea y Porter (George Mason U), muestran cómo los intentos de manipulación del mercado pueden, de hecho, terminar aumentando la precisión del mercado porque Proporcionan un incentivo de ganancias mucho mayor para apostar contra el manipulador.

El uso de contratos de mercado de predicción de dinero real como forma de seguro también puede afectar el precio del contrato. Por ejemplo, si se percibe que la elección de un líder tiene un impacto negativo en la economía, los operadores pueden comprar acciones de ese líder elegido, como cobertura . ^[24]

Estas imprecisiones del mercado en las predicciones fueron especialmente frecuentes durante el Brexit y las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016 . El jueves 23 de junio de 2016, el Reino Unido votó a favor de abandonar la Unión Europea . Incluso hasta el momento en que se contaron los votos, los mercados de predicción se inclinaron fuertemente por permanecer en la UE y no lograron predecir los resultados de la votación. Según Michael Traugott , ex presidente de la Asociación Estadounidense para la Investigación de la Opinión Pública , la razón del fracaso de los mercados de predicción se debe a la influencia de la manipulación y el sesgo ensombrecido por la opinión pública y de masas. ^[25] Nublados por la mentalidad similar de los usuarios en los mercados de predicción, crearon un entorno paradójico en el que comenzaron a reforzar sus creencias iniciales (en este caso, que el Reino Unido votaría a favor de permanecer en la UE). ^{[25] [26]} Aquí podemos observar el efecto ruinoso que el sesgo y la falta de diversidad de opiniones pueden tener en el éxito de un mercado de predicción. De manera similar, durante las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016, los mercados de predicción no lograron predecir el resultado, lo que provocó una conmoción masiva en el mundo. Al igual que en el caso del Brexit, los operadores de información quedaron atrapados en un bucle infinito de autorrefuerzo una vez que se midieron las probabilidades iniciales, lo que llevó a los operadores a "usar las probabilidades de predicción actuales como ancla" y aparentemente descartar por completo las probabilidades de predicción entrantes. ^[27] Los comerciantes esencialmente trataron las probabilidades del mercado como probabilidades correctas y no actualizaron lo suficiente utilizando información externa, lo que provocó que los mercados de predicción fueran demasiado estables para representar con precisión las circunstancias actuales. ^[28] Koleman Strumpf, profesor de economía empresarial de la Universidad de Kansas, también sugiere que durante las elecciones estadounidenses se produjo un efecto de sesgo; la multitud no estaba dispuesta a creer en un resultado con Donald Trump ganando y provocó que los mercados de predicciones se convirtieran en "una cámara de eco", donde circulaba la misma información y finalmente conducía a un mercado estancado. ^[29]

Los mercados de predicción pueden producir mejores estimaciones de la opinión media de una población que las encuestas de opinión. Un estudio encontró que para las cinco elecciones presidenciales estadounidenses entre 1988 y 2004, los mercados de predicción dieron una estimación más precisa del resultado de la votación que el 74% de las encuestas de opinión estudiadas. ^[30] Por otro lado, un experimento aleatorio de 2016 obtuvo que los mercados de predicción eran un 12% menos precisos que las encuestas de predicción, un método alternativo para obtener y agregar estadísticamente juicios de probabilidad de una multitud. ^[31]

Otros asuntos

Legalidad

Debido a que los juegos de azar en línea están prohibidos en los Estados Unidos a través de leyes federales y también de muchas leyes estatales, la mayoría de los mercados de predicción dirigidos a usuarios estadounidenses operan con "dinero ficticio" en lugar de "dinero real": se puede jugar gratis (no es necesario realizar ninguna compra) y Suelen ofrecer premios a los mejores traders como incentivo para participar. Excepciones notables son Iowa Electronic Markets , operado por la Universidad de Iowa al amparo de una carta de no acción de la Commodity Futures Trading Commission , y PredictIt , operado por la Universidad Victoria de Wellington al amparo de una carta similar. carta de acción. ^[32]

Incentivos controvertidos

Algunos tipos de mercados de predicción pueden crear incentivos controvertidos. Por ejemplo, un mercado que predice la muerte de un líder mundial podría ser muy útil para aquellos cuyas actividades están fuertemente relacionadas con las políticas de ese líder, pero también podría convertirse en un mercado de asesinatos . ^[33]

Lista de mercados de predicción

Hay varios mercados de predicción comerciales y académicos que operan públicamente.

Mercados públicos de predicción

• Iowa Electronic Markets es un mercado académico que examina elecciones donde las posiciones están limitadas a $500.
• PredictIt es un mercado de predicción de eventos políticos y financieros.
• SciCast era un mercado de predicción combinatoria basado en la reputación que se centraba en la previsión científica y tecnológica. ^[34]
• iPredict era un mercado de predicción en Nueva Zelanda .
• Metaculus es un sitio web de predicción basado en reputación con la capacidad de realizar predicciones de rango numérico o de fechas, inspirado en SciCast. ^[35]
• Good Judgment Open es un sitio web de predicciones basado en la reputación.
• Augur (software) es una plataforma de mercado de predicción descentralizada construida sobre la cadena de bloques Ethereum.

Tipos

Basado en la reputación

Algunos sitios web de predicciones, a veces clasificados como mercados de predicciones, no implican apostar con dinero real, sino que suman o restan puntos de reputación a un predictor en función de la precisión de una predicción. Este sistema de incentivos puede ser más adecuado que los mercados de predicción tradicionales para preguntas específicas o de largo plazo. ^{[35] [36]} Estos incluyen Manifold, ^[37] Metaculus y Good Judgment Open .

Un estudio de 2006 encontró que los mercados de predicción con dinero real eran significativamente más precisos que los mercados de predicción con dinero ficticio para eventos no deportivos. ^[38]

Mercados de predicción combinatoria

Un mercado de predicción combinatoria es un tipo de mercado de predicción donde los participantes pueden hacer apuestas sobre combinaciones de resultados. ^[39] La ventaja de hacer apuestas sobre combinaciones de resultados es que, en teoría, la información condicional puede incorporarse mejor al precio de mercado.

Una dificultad de los mercados de predicción combinatoria es que el número de posibles operaciones combinatorias aumenta exponencialmente con el número de operaciones normales. Por ejemplo, un mercado con sólo 100 contratos binarios tendría 2^100 combinaciones posibles de contratos. Estas estructuras de datos exponencialmente grandes pueden ser demasiado grandes para que una computadora las pueda seguir, por lo que se han realizado esfuerzos para desarrollar algoritmos y reglas para hacer que los datos sean más manejables. ^{[40] [41]}

Ver también

• Mercado de predicción electoral
• Futarquía
• Bolsa de futuros
• Juegos de predicción
• Intercambio de apuestas
• Previsión
• Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos

Referencias

1. "Mercado de predicción". Investopedia.
2. Roda, Paul; Strumpf, Koleman (2008). "Mercados históricos de apuestas electorales: una perspectiva internacional" (PDF) . Perspectivas de la política .
3. Roda, Paul; Strumpf, Koleman (2004). "Mercados históricos de apuestas presidenciales" (PDF) . Revista de perspectivas económicas . 18 (2): 127–142. CiteSeerX 10.1.1.360.4347 . doi :10.1257/0895330041371277. 
4. Jan Lorenz, Heiko Rauhut, Frank Schweitzer y Dirk Helbing (16 de mayo de 2011). "Cómo la influencia social puede socavar la sabiduría del efecto multitud".{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
5. "Biografía de Ludwig Edler von Mises (1881-1973)", La enciclopedia concisa de economía
6. Douglas Hubbard "Cómo medir cualquier cosa: encontrar el valor de los intangibles en los negocios" John Wiley & Sons, 2007
7. Stanley W. Angrist (28 de agosto de 1995). "Iowa Market hace un balance de los candidatos presidenciales (reimpreso con permiso de THE WALL STREET JOURNAL)". Universidad de Iowa, Facultad de Negocios Henry B. Tippie. Archivado desde el original el 30 de noviembre de 2012 . Consultado el 7 de noviembre de 2012 .
8. Polgreen, PM; Nelson, FD; Neumann, GR; Weinstein, RA (15 de enero de 2007). "Uso de mercados de predicción para pronosticar la actividad de enfermedades infecciosas". Enfermedades Infecciosas Clínicas . 44 (2): 272–279. doi : 10.1086/510427 . ISSN  1058-4838. PMID  17173231.
9. "Uso de los mercados de predicción para mejorar las capacidades de inteligencia de EE. UU. - Agencia Central de Inteligencia". www.cia.gov . Archivado desde el original el 13 de junio de 2007 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
10. "PMIA - Ven a conocerlo". www.cometoknow.com .
11. Jason Dana, Pavel Atanasov, Philip Tetlock y Barbara Mellers (1 de enero de 2023). "¿Son los mercados más precisos que las encuestas? El sorprendente valor informativo de" simplemente preguntar"". Los mercados de predicción parecen ser una victoria para el enfoque económico, ya que han arrojado estimaciones de probabilidad más precisas que las encuestas de opinión o los expertos para una amplia variedad de eventos.{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
12. Surowiecki, James (2005). La sabiduría de las multitudes . Nueva York: Anchor Books.
13. Ozimek, Adán (2014). "La regulación y el valor de los mercados de predicción" (PDF) . mercatus.org/system/files/Ozimek_PredictionMarkets_v1.pdf .
14. Steven Gjerstad. ""Aversión al riesgo, creencias y equilibrio del mercado de predicción"" (PDF). Econ.arizona.edu . Archivado desde el original (PDF) el 12 de abril de 2014. Consultado el 20 de agosto de 2016.
15. Justin Wolfers; Eric Zitzewitz. ""Interpretación de los precios de mercado de predicción como probabilidades"" (PDF). Bpp.wharton.upenn.edu . Archivado desde el original (PDF) el 12 de noviembre de 2012. Consultado el 20 de agosto de 2016.
16. Página, Lionel; Clemen, Robert T. (2013). "¿Los mercados de predicción producen pronósticos de probabilidad bien calibrados?" (PDF) . La Revista Económica . 123 (568): 491–513. doi :10.1111/j.1468-0297.2012.02561.x. S2CID  152567648.
17. Berg, Joyce (2007). "Búsqueda del valor de Google: uso de mercados de predicción para pronosticar la capitalización del mercado antes de una oferta pública inicial" (PDF) .
18. Polgreen, Philip M.; Nelson, Forrest D.; Neumann, George R. (15 de enero de 2007). "Uso de mercados de predicción para pronosticar la actividad de enfermedades infecciosas". Enfermedades Infecciosas Clínicas . 44 (2): 272–279. doi : 10.1086/510427 . ISSN  1537-6591. PMID  17173231.
19. Lohr, Steve (9 de abril de 2008). "Apostar para mejorar las probabilidades". Los New York Times . ISSN  0362-4331 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
20. Mann, Adán. "Previsiones de mercado". Naturaleza 538 (2017): 308–10. Web. 3 de febrero de 2017.
21. O'Grady, Cathleen (28 de enero de 2017). "Las multitudes son lo suficientemente sabias como para saber cuándo otras personas se equivocarán". Ars Técnica . Conde Nast . Consultado el 19 de abril de 2021 .
22. Dizikes, Peter. "Mejor sabiduría de las multitudes". Noticias del MIT. Oficina de noticias del MIT, 25 de enero de 2017. Web. 3 de febrero de 2017.
23. "manipulación2.dvi" (PDF) . Hanson.gmu.edu . Consultado el 20 de agosto de 2016 .
24. "Intercambios de futuros de ideas". Archivado desde el original el 20 de abril de 2008 . Consultado el 5 de octubre de 2008 .
25. Levingston, Ivan (28 de julio de 2016). "Por qué las encuestas políticas y las probabilidades de apuestas difieren tanto entre sí". CNBC . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
26. "¿Quién dijo que el Brexit fue una sorpresa?". El economista . 24 de junio de 2016. ISSN  0013-0613 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
27. Gelman, Andrés; Rothschild, David (12 de julio de 2016). "Algo raro en los mercados de apuestas políticas". Pizarra . ISSN  1091-2339 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
28. Rothschild, Andrew Gelman, David (12 de julio de 2016). "Algo raro en los mercados de apuestas políticas". Revista Pizarra . Consultado el 12 de febrero de 2019 .{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
29. "Al igual que las encuestas, los mercados de predicción no vieron venir la victoria de Trump, dice el economista". La Universidad de Kansas . 9 de noviembre de 2016 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
30. Berg, Joyce E.; Nelson, Forrest D.; Rietz, Thomas A. (1 de abril de 2008). "Precisión del mercado de predicción a largo plazo". Revista internacional de previsión . Pronóstico de las elecciones presidenciales de Estados Unidos. 24 (2): 285–300. doi : 10.1016/j.ijforecast.2008.03.007. ISSN  0169-2070.
31. Atanasov, Pavel; Rescober, Phillip; Piedra, Eric; Rápido, Samuel A.; Servan-Schreiber, Emile; Tetlock, Philip; Ungar, Lyle; Mellers, Barbara (22 de abril de 2016). "Destilando la sabiduría de las multitudes: mercados de predicción frente a encuestas de predicción". Ciencias de la gestión . 63 (3): 691–706. doi :10.1287/mnsc.2015.2374. ISSN  0025-1909.
32. Katy Bachman (31 de octubre de 2014). "Conozca el 'mercado de valores' para la política". Político . Consultado el 25 de enero de 2015 .
33. un escenario descrito por Jim Bell en 1997. Bell, Jim (3 de abril de 1997). "Política de asesinatos" (PDF) . Infoguerra . Archivado (PDF) desde el original el 27 de enero de 2011 . Consultado el 28 de febrero de 2011 .
34. Laskey, KB; Hanson, R.; Twardy, C. (9 de julio de 2015). "Mercados de predicción combinatoria para fusionar información de modelos y expertos distribuidos". 2015 XVIII Conferencia Internacional sobre Fusión de Información (Fusión) : 1892–1898.
35. Mann, Adam (20 de octubre de 2016). "El poder de los mercados de predicción". Noticias de la naturaleza . 538 (7625): 308–310. doi : 10.1038/538308a . PMID  27762382.
36. Piper, Kelsey (8 de abril de 2020). "Las predicciones son difíciles, especialmente respecto al coronavirus". Vox . Consultado el 28 de noviembre de 2020 .
37. "Cómo gastar un millón de dólares, de Sam Bankman-Fried". Tiempos financieros . 19 de diciembre de 2022 . Consultado el 22 de diciembre de 2022 .
38. Rosenbloom, ES; Notz, William (1 de febrero de 2006). "Pruebas estadísticas de los mercados de predicción de dinero real versus dinero ficticio". Mercados Electrónicos . 16 (1): 63–69. doi :10.1080/10196780500491303. ISSN  1019-6781.
39. Hanson, Robin (enero de 2003). "Diseño de mercado de información combinatoria" (PDF) . Fronteras de los sistemas de información . 5 (1): 107-119. doi :10.1023/A:1022058209073. S2CID  7429015.
40. Sol, Wei; Hanson, Robin; Laskey, Kathryn; Twardy, Charles (16 de octubre de 2012). "Actualización de activos y probabilidad mediante redes bayesianas para mercados de predicción combinatoria". Actas de la Vigésima Octava Conferencia sobre Incertidumbre en Inteligencia Artificial (UAI2012) . arXiv : 1210.4900 . Código Bib : 2012arXiv1210.4900S.
41. Sol, Wei; Laskey, Kathryn; Veinte, Charles; Hanson, Robin; Goldfedder, Brandon (2014). "Modelo de activos basado en el comercio que utiliza un árbol de unión dinámica para mercados de predicción combinatoria". arXiv : 1406.7583 . Código Bib : 2014arXiv1406.7583S. {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )

Fuentes

Papeles academicos

• Bell, Tom W. Mercados de predicción para promover el progreso de la ciencia y las artes útiles – Archivo PDF – George Mason Law Review (14 Geo. Mason L. Rev 37) (2006)
• Berg, Joyce E. y Thomas A. Rietz. El mercado electrónico de Iowa: lecciones aprendidas y respuestas anheladas – archivo PDF – 2005-01-00
• Erikson, Robert S. y Christopher Wlezien. "¿Son los mercados políticos realmente superiores a las encuestas como predictores de elecciones?" Public Opinion Quarterly 72(2), verano de 2008, págs. 190-215.
• Gjerstad, Steven. "Aversión al riesgo, creencias y equilibrio del mercado de predicción", documento de trabajo de la Universidad de Arizona 04-17, 2005.
• Graefe, A.; Armstrong, JS (2011). "Comparación de reuniones presenciales, grupos nominales, Delphi y mercados de predicción en una tarea de estimación". Revista internacional de previsión . 27 (1): 183–195. doi : 10.1016/j.ijforecast.2010.05.004. S2CID  883456.
• Gruca, Thomas S.; Berg, Joyce E.; Cipriano, Michael (2005). "Consenso y diferencias de opinión en los mercados de predicción electrónica". Mercados Electrónicos . 15 (1): 13–22. doi : 10.1080/10196780500034939.
• Hanson, Robin. La prensa informada favoreció el mercado de análisis de políticas - Archivo PDF - 2005-05-05
• Manski, Charles F. Interpreting the Predictions of Prediction Markets – Archivo PDF – Revisado en agosto de 2005. Manski sugiere que es necesario contar con una mejor base teórica para interpretar los precios de mercado como probabilidad y proporciona un modelo simple para ello.
• Roda, Pablo; Strumpf, Koleman (2004). "Mercados históricos de apuestas presidenciales" (PDF) . Revista de perspectivas económicas . 18 (2): 127-142. CiteSeerX  10.1.1.360.4347 . doi :10.1257/0895330041371277.Proporciona una historia detallada de los mercados de predicción política en los EE. UU. y muestra que los primeros mercados del siglo XIX y principios del XX proporcionaban pronósticos precisos y una eficiencia de mercado satisfactoria.
• Roda, Pablo; Strumpf, Koleman (2008). "Mercados históricos de apuestas electorales: una perspectiva internacional" (PDF) . Perspectivas de la política .Analiza la historia de los mercados de predicción a nivel internacional, así como detalles adicionales sobre los mercados históricos de EE. UU.
• Rosenbloom, ES; Notz, William (2006). "Pruebas estadísticas de los mercados de predicción de dinero real versus dinero ficticio". Mercados Electrónicos . 16 (1): 63–69. doi :10.1080/10196780500491303.
• Servan-Schreiber, Emile; Wolfers, Justin; Pennock, David M.; Galebach, Brian (2004). "Mercados de predicción: ¿Importa el dinero?". Mercados Electrónicos . 14 (3): 243–251. doi :10.1080/1019678042000245254.
• Spann, Martin & Skiera, Bernd."Mercados de valores virtuales basados ​​en Internet para pronósticos de negocios" – archivo PDF – Analiza la teoría, las opciones de diseño y presenta comparaciones empíricas sobre la precisión de los pronósticos de los mercados de predicción.
• Wolfers, Justin y Eric Zitzewitz. Mercados de predicción – Archivo PDF – 2004-05-00
• Wolfers, Justin y Eric Zitzewitz. Interpretación de los precios de mercado de predicción como probabilidades – Archivo PDF – Versión borrador 2007-01-08 – Amplía el trabajo de Manski y proporciona un modelo más general en el que es algo racional interpretar los precios de mercado como probabilidades.
• Watkins, Jennifer H. Los mercados de predicción como mecanismo de agregación para la inteligencia colectiva - Actas de la Conferencia de sistemas complejos humanos de UCLA Lake Arrowhead de 2007, Lake Arrowhead, CA, 25 a 29 de abril de 2007.
• Storkey, AJ Machine Learning Markets - Revista de investigación sobre aprendizaje automático C&WP 15:AISTATS. 2011.
• Storkey AJ, Millin, J., Geras, K. Agentes isoelásticos y actualizaciones de riqueza en los mercados de aprendizaje automático - Conferencia internacional sobre aprendizaje automático. 2012.

enlaces externos

• Vídeo de la conferencia sobre mercados de predicción combinatoria de Robin Hanson en la conferencia 'Incertidumbre en la inteligencia artificial' en Helsinki, 2008